视频监控图像去雾方法研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-22页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·国内外发展现状 | 第12-19页 |
| ·雾天图像增强技术 | 第12-16页 |
| ·雾天图像恢复技术 | 第16-19页 |
| ·主要工作内容和章节安排 | 第19-22页 |
| ·主要工作内容 | 第19-20页 |
| ·论文的章节安排 | 第20-22页 |
| 第2章 雾天图像退化模型概述与分析 | 第22-45页 |
| ·雾的形成机理 | 第22页 |
| ·大气散射物理模型 | 第22-31页 |
| ·单色散射物理模型 | 第25页 |
| ·二色散射物理模型 | 第25-31页 |
| ·模型验证与分析 | 第31-42页 |
| ·光照预处理 | 第33-36页 |
| ·大气传递系数的验证 | 第36-39页 |
| ·模型验证 | 第39-42页 |
| ·大气散射物理模型的简化 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第3章 基于先验知识的序列图像去雾 | 第45-59页 |
| ·场景深度相同的雾天图像复原 | 第45-51页 |
| ·算法描述 | 第45-48页 |
| ·模型参数的计算 | 第48页 |
| ·实验结果与分析 | 第48-51页 |
| ·场景深度不同的雾天图像复原 | 第51-58页 |
| ·算法描述 | 第52-54页 |
| ·图像配准预处理 | 第54-55页 |
| ·场景深度关系的估算 | 第55页 |
| ·大气光A的估算 | 第55页 |
| ·实验结果与分析 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第4章 基于偏振原理的序列图像去雾 | 第59-69页 |
| ·偏振镜的工作原理 | 第59-60页 |
| ·结合二色散射模型的去雾算法 | 第60-62页 |
| ·改进的基于偏振原理的雾天图像恢复算法 | 第62-68页 |
| ·算法描述 | 第62-63页 |
| ·参数求取 | 第63-64页 |
| ·实验结果与分析 | 第64-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第5章 基于深度分割的雾天图像增强 | 第69-86页 |
| ·同一深度场景图像不变特征 | 第69-72页 |
| ·算法描述 | 第72-83页 |
| ·深度图获取 | 第73-77页 |
| ·深度分割及验证 | 第77-83页 |
| ·同一深度分割图对比度增强 | 第83页 |
| ·实验结果与分析 | 第83-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 第6章 总结与展望 | 第86-88页 |
| ·总结 | 第86-87页 |
| ·展望 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-93页 |
| 致谢 | 第93-95页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第95-96页 |
| 研究生履历 | 第96-97页 |
